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冲击自回归，扩散模型正在改写下一代通用模型范式

Google I/O 2025 开发者大会上，Gemini Diffusion 引发关注，它是采用扩散模型的语言模型。此前已有团队探索扩散式 LLM，如斯坦福、上海 AI 实验室等。蚂蚁集团和人大推出 LLaDA，后发展出多模态模型，国内团队跻身前列。

通用人工智能公司VAST宣布完成5000万美元A轮融资，由阿里、恒旭资本联合领投。其自研3D基础大模型领先，发布全新AI 3D大模型家族。2025年重点研发世界模型，2026年将加速建设UGC互动内容平台。

本文是对李飞飞的访谈编译。她指出语言模型在世界理解上有短板，空间智能是关键，还探讨了AI发展历程、世界模型重要性等，介绍其公司产品Marble，强调人人在AI时代都有位置。

多模态AI发展进入新阶段，字节跳动开源通用多模态大模型BAGEL。它支持多模态输入输出与思维链推理，性能超Qwen2.5 - VL等，安装使用友好，有多种应用场景。

2025年末国产开源模型影响力凸显，东京电玩展上逗逗AI的游戏理解模型LynkSoul VLM v1超顶尖闭源模型。其CEO刘斌新表示，开源模型结合行业数据是突破关键，还探讨了产品技术、交互及发展趋势等。

InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻；通用模型难“通吃”，垂直场景定制模型是关键；多模态未实现统一建模，分开优化效果更好。

MME - VideoOCR团队评估多模态大模型（MLLM）视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集，评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro，准确率仅73.7%，暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。

商汤科技与南洋理工大学构建800万量级三维空间数据集，训练出开源SOTA多模态基础模型SenseNova - SI系列。该系列模型在多个权威测试中表现出色，部分超越GPT - 5，还展现出泛化等能力，且能赋能具身智能。

现有多模态大模型benchmark对逻辑推理理解不足，复旦大学等单位提出MME - Reasoning评估其推理能力。对30 + 模型评测，最优得分仅60%左右，反映出模型多方面推理短板。

上海人工智能实验室等团队提出全新生成式多模态推理范式，发布模型 DiffThinker。它打破传统定式，以图像到图像生成任务重构推理过程，在多项复杂任务中表现优于顶尖闭源模型，有四大核心特性。